ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DokuTrak

โดย Crackx17รุ่น 0.1.2i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.Crackx17/dokutrak-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Let your agent chase the documents: create, chase, read and collect DokuTrak Document Requests.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DOKUTRAK_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOKUTRAK_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http dokutrak https://app.dokutrak.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add dokutrak --env DOKUTRAK_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env DOKUTRAK_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y dokutrak-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOKUTRAK_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "dokutrak": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "dokutrak": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOKUTRAK_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • DOKUTRAK_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    The Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app.
  • DOKUTRAK_API_URL env
    Base URL of the DokuTrak API, ending in /api. Defaults to https://app.dokutrak.com/api.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 8 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • prepare_request

    Prepare or edit recipient, checklist, deadline and optional message before connecting. No request is created and nothing is sent. Keep the returned preview through connection, then pass it unchanged to review_request. Missing or invalid details must be corrected.

  • review_request

    After connection, submit the unchanged preview and a stable UUID operation_id. Open reviewUrl for the Professional to review and explicitly confirm in DokuTrak. Reuse the operation_id for retries. Changed details require a new operation and confirmation. No request or email is cr

  • send_request

    Send only after the Professional confirms the exact version on reviewUrl. Use operation_id and version from review_request. Retries recover the same request. sent means accepted by the email provider, not delivery to the inbox. delivery_unknown requires inspection in DokuTrak; do

  • get_request

    Read checklist receipt, Human Approval status, deadlines and recorded reminder progress. Give request_id or search the title, Client name or email. If several requests match, ask the Professional to select a candidate and call again with its id. Received does not mean approved. T

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Crackx17 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 394 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 4 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3590 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 56% ของอีก 3590 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3590 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DokuTrak ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DOKUTRAK_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.2) เข้า registry 25 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

โดย BuilderIOใช้กันมาก★ 7.6Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

Excel MCP Server

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

โดย haris-musaใช้กันมาก↓ 49.6K/สัปดาห์★ 4.3Kอัปเดต 8 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

โดย sbroenneกำลังโต↓ 4.3K/สัปดาห์★ 847อัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

dokutrak-mcp

The open MCP connector for DokuTrak: let your agent chase the documents.

DokuTrak collects documents from your clients on your behalf: you send a request, the client uploads through a secure link, the files are reviewed, and silent clients get reminded. This connector puts that loop inside the agent you already work in, so "where does the Dupont file stand?" is answered without leaving Claude.

The connector is a thin, stateless client of the DokuTrak API. It holds the Agent Connection you give it, stores nothing on disk, keeps no cache, and duplicates no rule: what your agent may and may not do is decided by the service, and refusals come back as tool errors with the service's own explanation.

Install

You need a DokuTrak workspace and an Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app. That screen hands you a paste-ready configuration with your key already in place; the instructions below are the same thing, by hand.

The key is read from the environment variable DOKUTRAK_API_KEY. It is never taken from the command line.

Install in Claude Desktop (one click)
  1. Download dokutrak.mcpb, the connector packaged as an MCP Bundle.
  2. Double-click it, or drag it onto Claude Desktop (Settings → Extensions).
  3. Click Install and paste your Agent Connection key when asked. Claude Desktop masks it, stores it securely and passes it to the connector as DOKUTRAK_API_KEY.

The bundle carries its own copy of the connector and runs on the Node.js built into Claude Desktop: no npx, no configuration file to edit. npm run bundle builds the same file from a clone.

Claude Desktop, by hand

Open the configuration file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Add the server under mcpServers (create the object if the file is empty):

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "npx", "args": ["-y", "dokutrak-mcp"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

Restart Claude Desktop. The DokuTrak tools appear in the tools menu of a new conversation.

Claude Code
claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- npx -y dokutrak-mcp

Then /mcp inside Claude Code lists dokutrak and its tools.

Claude Code plugin: tax-season document chase
/plugin install dokutrak --marketplace Crackx17/dokutrak-mcp

The plugin adds the hosted connector (you sign in to DokuTrak on first use) and the tax-season-document-chase skill: give Claude your client list, it builds each client's checklist by return type (W-2, 1099, Schedule C, rental, K-1, retiree…), shows you the whole batch to confirm, prepares one request per client for you to confirm in DokuTrak, sends them, and later reports who is still missing what. Nothing goes out without your confirmation.

claude.ai and ChatGPT (hosted)

Add https://app.dokutrak.com/api/mcp as a custom connector. You sign in to DokuTrak (or create an account) during the OAuth step. The hosted connector prepares a request, sends it only after you confirm it in DokuTrak, and tracks progress. It never returns file content. Downloading files stays with this local connector. Setup: dokutrak.com/connectors.

From a clone, before the npm release
git clone https://github.com/Crackx17/dokutrak-mcp.git

cd dokutrak-mcp npm ci && npm run build

Then point the client at the built file instead of npx:

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "node", "args": ["/path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

or, for Claude Code: claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- node /path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js.

The skill

skills/dokutrak/SKILL.md teaches the agent the three everyday uses — ask a Client for documents, know where a request stands, chase on rejected files — and how to connect. It is what a DokuTrak user installs alongside the connector:

npx skills add Crackx17/dokutrak-mcp        # the open agent-skills installer

or by hand, for Claude Code / Claude Desktop:

cp -r skills/dokutrak ~/.claude/skills/dokutrak

Configuration

VariableRequiredDefaultMeaning
DOKUTRAK_API_KEYyes—The Agent Connection, from Settings → Connect an agent.
DOKUTRAK_API_URLnohttps://app.dokutrak.com/apiBase URL of the API. Ends in /api; the connector adds /v1.

Tools

Four tools, one round trip: ask, chase, know, collect.

create_request

Creates a Document Request and sends it, in one call, so nothing is left created but unsent. Takes the client's email, a deadline (YYYY-MM-DD or an ISO datetime), the checklist of documents wanted, and an optional title and message. The email goes to the recipient given here and to nobody else; the client uploads through the secure link it contains. Under the hood this is the same two-step the DokuTrak app performs: create with sendEmail: false, then send. If the send fails, the error names the created request, which stays visible in the dashboard.

Nothing goes out without your yes. The email to a real client cannot be recalled, so the tool tells the agent to show you the recipient, the deadline, the checklist and the message, and to wait for your confirmation. The tool is also flagged so that the client asks you before every call: Claude Code prompts each time, even in auto or bypass mode, and Claude Desktop treats it as a tool that always needs approval. A client that ignores these flags is left with the instruction to the agent alone.

request_replacement

Chases the client on the rejected files of a request: flags them, moves the request back to awaiting the client, and returns it to the automatic reminder cadence. This call sends no email by itself; the reminders do, and DokuTrak has no way to email the client immediately, not even from the dashboard. The optional message is recorded in the request's audit trail and is not sent to the client. It refuses a request with no rejected file.

get_request

Where a Document Request stands, in one call: status, the checklist, every collected file with its verdict (approved, rejected with the reviewer's reason, or pending), and the reminder state. Give a request_id, or a search term matching the title or the client's name or email. When several requests match, the tool returns the candidates and asks for the id.

download_documents

Every collected file of a request, as one zip archive. The archive comes back embedded in the tool result as binary content (an MCP resource with a base64 blob and application/zip), not as a link: the API has no short-link endpoint for a zip, and the connector writes nothing to disk. What the agent does with the bytes is decided on the professional's side, exactly like a download from the browser. Large archives make large results; check with get_request that documents have arrived before calling it.

What the connector cannot do

Approving or rejecting a document is your decision, taken in the DokuTrak dashboard. No tool here can take it, and the service refuses it to any Agent Connection regardless of which connector asks. The same goes for billing, workspace settings and the management of API keys.

Revoking the Agent Connection in DokuTrak takes effect on the very next call: the connector answers with the service's 401 and nothing else.

Privacy Policy

The connector runs on your machine and talks to one service only: the DokuTrak API (https://app.dokutrak.com/api, or the URL you set in DOKUTRAK_API_URL), with the Agent Connection you configured. It sends what the tools need (the request you create, the id or search term you look up) and relays the answers to your agent. It writes nothing to disk, keeps no cache or log, and sends no telemetry or analytics to DokuTrak or to anyone else.

Everything it sends is processed by DokuTrak under the DokuTrak Privacy Policy, which covers what is collected, how it is used and stored, the subprocessors it is shared with, retention and deletion, and your rights. Questions: arthur@dokutrak.com; security issues: security@dokutrak.com.

Development

npm ci

npm run check # typecheck, build, tests npm test # tests alone

The tests are contract tests at the MCP seam: a real MCP client and the real server, connected in memory through the official SDK's transport, with HTTP stubbed at fetch using recorded responses. They call tools, never functions, and run with no DokuTrak account and no network.

The staging run

Before a release, the built binary is driven once against a real workspace, by a real MCP client over stdio: create → chase → read → collect → revoke → 401. It is a record pasted into the release PR, never a CI check (a blocking check calls no third party). It pauses twice for acts the service refuses to any Agent Connection: rejecting the uploaded file, and revoking the key.

npm run build

DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… STAGING_RECIPIENT_EMAIL=you@example.com npm run staging

A real Document Request is created and a real email goes to STAGING_RECIPIENT_EMAIL. The transcript lands in staging-run- .md (git-ignored); the key is never written to it.

The MCP Bundle

npm run bundle builds mcpb/server/index.cjs (the connector with every dependency inlined), starts it and checks that it lists exactly the tools declared in mcpb/manifest.json at the version of package.json, then validates the manifest and packs dokutrak.mcpb with the official mcpb CLI. CI runs it on every pull request, and the release workflow attaches dokutrak.mcpb to the GitHub release of each tag. A change to the tool surface or the version updates mcpb/manifest.json too.

Releasing

A tag vX.Y.Z matching package.json and SERVER_VERSION triggers .github/workflows/release.yml: npm run check, npm publish (trusted publishing through GitHub's OIDC token, provenance attached), then the listing in the MCP Registry as io.github.Crackx17/dokutrak-mcp — the mcpName of package.json, which the registry checks against the published tarball. Running the workflow by hand does a --dry-run and publishes nothing.

License

MIT.

ถาม PopNx